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在情感心理理论处理过程中，左侧内侧颞回和邻近脑区的激活与非临床人群的特质分裂症相关
1 University of Reims Champagne Ardenne, Cognition, Health, Society Laboratory, EA 6291, 51100 Reims, France 2 Reims Center for Psychotherapy and Neuromodulation, 51100 Reims, France 3 University Center of Psychiatry, EPSM and CHU of Reims, 51100 Reims, France 4 McGill University, Douglas Mental Health University Institute, 11290 Montreal, Canada 5 Champollion National University Institute, Cognition Sciences, Technology & Ergonomics Laboratory, University of Toulouse, 81000 Albi, France 6 INSERM U1247 GRAP, Research Group on Alcohol and Drugs, University of Picardie Jules Verne, 80000 Amiens, France 7 Radiology Department, Reims University Hospital, 51100 Reims, France 8 University of Reims Champagne-Ardenne, CReSTIC Laboratory, 51100法国兰斯 9 兰斯大学香槟 - 阿登医学院，51100 兰斯，法国 通讯地址：Ksenija Vucurovic，Laboratoire Cognition, Santé, Société（C2S - EA 6291），UFR Lettres et Sciences Humaines，57 rue Pierre Taittinger，Reims Cedex 51096，法国。电子邮件：kvucurovic@chu-reims.fr。
涉及感觉运动控制的多任务处理过程中的错误相关电位：脑机接口的 ERP 和离线解码研究
人类通过感知和应对错误来实现高效的行为。错误相关电位 (ErrP) 是在感知错误时发生的电生理反应。有人提出利用 ErrP 来提高脑机接口 (BCI) 的准确性，利用大脑的自然错误检测过程来提高系统性能。然而，外部和环境因素对 ErrP 可检测性的影响仍然不太清楚，特别是在涉及 BCI 操作和感觉运动控制的多任务场景中。在此，我们假设感觉运动控制的困难会导致多任务处理中的神经资源分散，从而导致 ErrP 特征的减少。为了检验这一点，我们进行了一项实验，其中指示参与者将球保持在板上的指定区域内，同时尝试通过运动想象控制显示屏上的光标。BCI 以 30% 的随机概率提供错误反馈。根据感觉运动控制的难度，我们采用了三种场景——无球（单任务）、轻量球（简单任务）和重量球（困难任务）——来描述 ErrP。此外，为了研究多任务对 ErrP-BCI 性能的影响，我们离线分析了单次试验分类准确度。与我们的假设相反，改变感觉运动控制的难度不会导致 ErrP 特征发生显著变化。然而，多任务会显著影响 ErrP 分类准确度。事后分析显示，在单任务 ErrP 上训练的分类器在困难任务场景下准确度降低。据我们所知，这项研究是首次在离线框架内研究在涉及感觉运动控制和 BCI 操作的多任务环境中 ErrP 是如何被调节的。尽管 ErrP 特征保持不变，但观察到的准确度变化表明，在实现基于 ErrP 的实时 BCI 之前，需要设计考虑任务负荷的分类器。
减少了在具有中度重度创伤性脑损伤的成年人多模式语言处理过程中的在线语音手势整合：眼睛追踪的证据
语言是多模式，包含语音和手势。手势是一种丰富日常交流的视觉语言形式。尽管手势与语音同时发生，但它们经常传达独特的信息，特别是关于视觉空间描述和行动（Aribali，2005; Feyereisen＆Havard，1999; Hostetter＆Alibali，2019; Melinger＆Levelt，2004）。手势有意义地描绘了视觉世界的各个方面（例如，物体的大小，形状或运动）称为标志性手势（McNeill，1992）。语音和手势在语义和时间上都是相关的；然而，标志性手势的发作经常在语音中进行语义上的影响（Fritz，Kita，Littlemore和Krott，2021; Morrel-Samuels＆Krauss，1992; Ter Bekke，Drijvers，＆Holler，＆Holler，＆Holler，2020）。词汇效果是与手势含义最紧密相关的单词。例如，在句子中，“他拿起这本书”，搭配举起的手势，“捡起”将被视为词汇效果。在对话数据的语料库中，人们发现，手势运动的开始是在词汇范围前发生的672毫秒，并且手势运动的有意义的中风开始发生215毫秒之前，发生在词汇效果之前（Ter Bekke等人，2020年）。为了理解语音传语信号，听众必须在多模式语言处理过程中整合语音和姿态的时间和语义特征。许多研究都使用眼神跟踪来检查语言处理，因为语音信号实时展开。但是，对多模式处理的研究受到了较少的关注。使用改编的视觉世界范式，我们研究了听众如何使用手势中的信息来解决语音中的临时参考歧义。至关重要的是，我们还检查了中度重度创伤性脑损伤（TBI）的个体是否会破坏这一过程，从而促进了我们对认知沟通障碍对丰富多模式交流环境中语音障碍对言语传语整合的影响的理解。
开发高高的环保预处理过程...
世界努力为应对气候变化危机的回应，并实现实现可持续社会（SDG）的共同目标，同时保留地球生态系统（生物多样性保护）。1 - 3个绿色技术可以解决全球问题，例如碳中立性，净零和循环经济。积极主动的环境管理技术有益于人类社会和自然环境。4,5它们对于解决未来的环境问题至关重要，超出了当前的后期处理问题。真正需要碳 - 中性绿色技术的开发才能从现有的发达经济过渡到循环经济。迫切需要 earts以最大程度地减少技术应用过程的环境影响。 6 - 8earts以最大程度地减少技术应用过程的环境影响。6 - 8
如何引用本文：基兰·哈特里（Kiran Khatri）（2024）人工智能在定价和货币策略中的融合和信用派生的策略 如何引用本文：Abdul Razzak Khan Qureshi，Shivani Patnaha，Prerita Kulkarni，Priyanka Singh，Manish Joshi，Indra Vaidya（2024）机器Lear 图书馆服务中的人工智能：增强访问... 如何引用这篇文章：Shantanu Sudhir Gujar，Thiyagarajan V S，Shreya Sudesh Sakpal Sakpal Ashish Kumar Pandey（2024）。高级网络安全框架F 如何引用本文：Indraji C，Satishkumar Naikar，Dominic J（2024）使用机器人技术和人工智能来增强图书馆服务。 使用Ai-... 优化废水处理过程 AI和金融市场中的大数据分析 通过... 优化CNC转动过程参数 如何引用本文：R.K. Rahul Shandilya Sharma（2024）将基于嵌入式系统中零信任体系结构的芯片通信固定到芯片通信。 社交媒体作为增强女性权能的催化剂 对AI驱动的自动化与... 的比较分析 如何引用这篇文章：Irshadullah Asim Mohammed，n。 Madhumithaa（2024）改变决策 - AI和机器学习对Stra 的影响 如何引用这篇文章：Jetya Banothu，Sangeeta Nakhate（2024）基于数字转换器的高速GNRFET模拟设计。图书馆进度Inte 基于机器学习的手写字符识别 人工智能和社会... 的作用和影响
在外汇和货币市场的背景下，抽象的金融市场动态通过各种变化和转型进行了变化，包括整合人工智能（AI）等创新。金融市场策略（包括对冲和定价策略通过AI的实施）能够影响货币，信贷和金融衍生品市场，以防止市场敞口的风险。AI技术是一种创新的整合，旨在通过其算法和预测模型来改善外汇，信用风险，货币市场和金融衍生品策略。AI的预测性和自动化功能是其有益和有用的方面之一，这些方面有助于通过降低错误的风险，增强对市场风险管理的生产能力，从而降低错误的风险以及提高错误的生产能力，从而有助于创新的金融衍生品和对信贷和货币市场的风险管理。关键字：金融衍生品，对冲，货币市场，外汇，汇率确定，货币衍生品，人工智能和衍生品，翻译风险，经济暴露。
carica木瓜干种子作为自然凝血剂在废水处理过程中的有效性
这项研究旨在评估在废水处理过程中，木瓜木瓜干燥种子作为天然凝结剂的功效。在水处理中使用天然凝血剂提供了一种更安全，更可持续的方法。在这一领域的研究不足，可以彻底理解理想情况，剂量和Carica Papaya干燥种子凝结对废水中污染物消除的潜在影响。因此，对源自干carica木瓜种子衍生的凝结剂的提取程序的研究对于建立适合用于废水处理设施的可靠和有效方法至关重要。进行了实验的数量以实现这项研究的目的。该实验利用了从johor的Parit Raja的工业区作为废水样本的纺织品废水。将木瓜种子粘在粉末中，然后与氯化钠（NaCl）混合，并蒸馏水以产生凝结剂溶液。COD，浊度，pH和沉降深度，以评估Carica木瓜种子在处理流出样品中的有效性。在Carica Papaya种子凝结剂剂量为2.0 mL，NaCl浓度为1.5 m，最佳COD降低和浊度去除功效分别为20.95％和23.00％。这项研究表明，在5种不同的浓度溶剂中，NaCl是最佳浓度条件。此外，该研究代表了Carica Papaya种子粉作为一种天然凝血剂的重要潜力，用于处理含有纺织剂的废水。总而言之，研究表明，干carica木瓜种子具有作为自然凝结剂在废水处理程序中的潜力，从而提出了一种更安全，更生态可持续的替代方案。这项研究提供了对利用干carica木瓜种子作为一种天然凝结剂的理想条件的见解，用于处理含有纺织剂的废水。
简单算术处理过程中人脑连续激活的时空动态
先前的神经影像学研究提供了关于大脑激活和失活的空间组织的独特见解；然而，这些研究无法结合个体大脑层面的精确解剖信息源，探索亚秒级事件的确切时间。因此，我们对给定认知任务期间不同大脑区域的参与顺序知之甚少。使用实验算术任务作为人类独有符号处理的原型，我们使用颅内脑电图直接记录了 85 名人类受试者（52% 为女性）的 10,076 个大脑部位。我们的数据显示，几乎一半的采样部位的活动变化分布非常均匀。在每个激活的大脑区域中，我们发现并列的神经元群优先对目标或控制条件做出反应，并以解剖学上有序的方式排列。值得注意的是，在个体大脑中观察到一组大脑区域的有序连续激活——在受试者中解剖学上一致。这些部位的激活时间顺序在受试者和试验之间是可复制的。此外，部位之间的功能连接程度随着区域之间的时间距离而降低，这表明信息在处理链中部分泄露或转换。我们的研究补充了之前的成像研究，提供了迄今为止未知的有关算术处理过程中大脑事件时间的信息。这些发现可以作为开发人类特定认知符号系统的机械计算模型的基础。
简单算术处理过程中人脑连续激活的时空动态
研究文章 | 行为/认知 简单算术处理过程中人脑连续激活的时空动态 https://doi.org/10.1523/JNEUROSCI.2118-22.2024 收稿日期：2022 年 11 月 14 日 修订日期：2024 年 2 月 16 日 接受日期：2024 年 3 月 3 日 版权所有 © 2024 作者
在青春期早期句子处理过程中γ振荡的发展：对语义处理成熟的见解
摘要：儿童能够检索单词含义并将其纳入句子的能力，以及支持这些技能的神经结构，在整个青春期都在不断发展。theta（4-8 Hz）活动与儿童的单词检索相对应减少，并随着年龄的增长而变得更加局部。这个自下而上的单词检索通常与伽马（31-70 Hz）的变化配对，这被认为反映了成人的语义统一。在这里，我们在句子处理过程中使用EEG时间 - 频率（8-15岁）研究了伽玛的参与度，以揭示句子处理期间伽马网络的发展轨迹。儿童在很大程度上依靠语义整合来理解句子，但是随着他们成熟，语义和句法处理单元的成熟和局部化。我们观察到11岁左右的γ振荡发生了类似的发育变化，年轻的组（8-9和10-11）表现出宽广的分布的伽马活性，具有较高的幅度，而年龄较大的组（12-13和14-15）（12-13和14-15）表现出较小，更局部的伽玛活性，尤其是在左中央和后部地区。我们将这些发现解释为支持以下论点：与年龄较大的孩子相比，年幼的孩子更严重地依赖语义过程来理解句子。和成人一样，儿童的语义处理与伽马活性有关。
在简单算术处理过程中，人脑连续激活的时空动力学
（未通过同行评审认证）是作者/资助者。保留所有权利。未经许可就不允许重复使用。此预印本版的版权持有人于2023年11月22日发布。 https://doi.org/10.1101/2023.11.22.568334 doi：Biorxiv Preprint